JP2018050114A - 画像形成装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像において、原稿領域と原稿外領域とをより正確に判別することが可能な技術を提供する。【解決手段】画像形成装置は、原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況を分析し（ステップＳ１３〜Ｓ１５）、分析結果に基づいて、原稿領域と原稿外領域とを判別するための複数の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）の中から、スキャン画像に最も適した手法である最適手法を決定する。そして、画像形成装置は、決定された最適手法を用いて、原稿領域と原稿外領域とを判別する。【選択図】図３

Description

本発明は、ＭＦＰ（マルチ・ファンクション・ペリフェラル（Multi-Functional Peripheral））などの画像形成装置およびそれに関連する技術に関する。

原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像において、原稿が存在する領域（原稿領域）と原稿が存在しない領域（原稿外領域）とを判別し、スキャン画像から原稿外領域を消去する技術が存在する。

たとえば、特許文献１に記載の技術では、スキャン画像全体の複数の画素の画素値の度数分布が生成され、当該度数分布において、原稿領域のエッジ候補を抽出するための閾値が算出される。そして、スキャン画像全体に関して算出された当該閾値に基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。原稿領域と原稿外領域とが判別されると、当該原稿外領域がスキャン画像から消去される。

特開２００３−６０８７８号公報

しかしながら、たとえば特許文献１に記載の技術のような判別手法（原稿領域と原稿外領域とを判別するための手法）が用いられる場合、生成されたスキャン画像において原稿領域と原稿外領域とが常に正確に判別されるとは限らない。

たとえば、原稿カバーの開閉状態によっては、特許文献１に記載の技術のような判別手法を用いた場合、生成されたスキャン画像において原稿領域と原稿外領域とを正確に判別することができないことがある。

原稿台の原稿載置用ガラス面の下部には、光を出射する光源と光を検知する受光部との双方が配置されている。そして、原稿台に載置された原稿に対するスキャン処理が実行されると、光源から光が出射され、光源から出射されて原稿載置用ガラス面を透過した光のうち原稿台上の原稿に当たって反射した光は、原稿載置用ガラス面を再び透過して受光部によって検知される。

ここにおいて、スキャン処理の実行に際して原稿カバーが全開状態（たとえば原稿カバーが原稿台に対して直交する程度に開放された状態）である場合には、光源から出射されて原稿載置用ガラス面を透過した光のうち原稿台上の原稿に当たらなかった光は、受光部に入射せず、当該受光部によって検知されない。

この場合、原稿に関するスキャン画像（図５参照）においては、原稿領域内の画素の画素値は比較的大きく（明るく）、原稿外領域の画素の画素値は比較的小さい（暗い）。そして、このようなスキャン画像に関して、特許文献１に記載の技術を用いて生成された度数分布（スキャン画像全体の各画素の画素値に関する度数分布）においては、図６に示されるように、比較的大きい輝度値を有するピークと比較的小さい輝度値を有するピークとの２つのピークが形成される。当該度数分布において、左側のピークは、原稿外領域に対応するピークであり、右側のピークは、原稿領域に対応するピークである。そして、たとえば原稿外領域に対応するピーク（左側のピーク）を形成する曲線の裾野部分の特定の位置（画素値）に、原稿領域のエッジ候補を抽出するための閾値が設定される。

このように、原稿カバーが全開状態である場合には、当該スキャン画像全体に関する度数分布において２つのピークが形成され、正確な閾値が算出される。その結果、スキャン画像においては、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別される。

ただし、スキャン処理の実行に際して原稿カバーが半開き状態（全開状態に対して半分程度閉じられた状態）である場合には、当該スキャン画像全体に関する閾値を正確に算出することができないことがある。

具体的には、図１１のように原稿カバーが半開き状態である場合、光源から出射されて原稿載置用ガラス面を透過した光のうち原稿台上の原稿に当たらなかった光は原稿カバーの反射板に当たり、反射光の一部が原稿載置用ガラス面を再び透過して受光部に入射する。この場合、原稿台の一方側（たとえば奥行方向の奥側（原稿カバーのヒンジに近い側））に比較的多くの反射光が入射し、他方側（手前側）には反射光はほとんど入射しない。そのため、原稿に関するスキャン画像においては、たとえば図１２のように、当該奥側（比較的多くの反射光の入射が検知された部分）の画素値が比較的大きく（明るく）、主走査方向の位置が当該奥側から手前側へと向かうにつれて画素値が徐々に減少する（暗くなる）グラデーションが生じてしまう。

スキャン画像がこのようなグラデーションを有する場合、スキャン画像全体に関する度数分布においては、原稿外領域の画素のうち、比較的多くの反射光が入射した部分の画素の画素値が比較的大きいことに起因して、図１３のように、原稿領域に対応するピークと原稿外領域に対応するピークとの２つのピークが形成されない（単一のピークしか形成されない）。当該単一のピークを有する度数分布においては、原稿領域のエッジ候補を抽出するための閾値として設定すべき位置（画素値）を特定することは困難である。また、仮に暫定的な位置に閾値が設定される場合、スキャン画像において、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されない。たとえば、単一のピークにおける左側の裾野部分に閾値が暫定的に設定された場合（図１３参照）、原稿領域と原稿外領域との双方の画素が当該単一のピークに混在することによって、スキャン画像においては、図２３に示されるように、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されない。

このように、原稿カバーの開閉状態によっては、特許文献１に記載の技術のような判別手法を用いた場合、スキャン画像において原稿領域と原稿外領域とを正確に判別することができないことがある。

また、その他の状況においても、特許文献１に記載の技術のような判別手法を用いた場合に、スキャン画像において原稿領域と原稿外領域とを正確に判別することができないことがある。すなわち、原稿領域と原稿外領域とを判別するための手法として特定の判別手法が常に用いられる場合、スキャン画像において原稿領域と原稿外領域とを正確に判別することができないことがある。

そこで、本願発明は、原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像において、原稿領域と原稿外領域とをより正確に判別することが可能な技術を提供することを課題とする。

上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、画像形成装置であって、原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況を分析する分析手段と、前記分析手段による分析結果に基づいて、画像内にて前記原稿が存在する領域である原稿領域と前記原稿が存在しない領域である原稿外領域とを判別するための複数の判別手法の中から、前記スキャン画像に最も適した手法である最適手法を決定し、決定された最適手法を用いて、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別する領域判別手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２の発明は、請求項１の発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記スキャン画像内の複数の画素の画素値の空間分布状況に基づいて、前記スキャン画像全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否かを判定し、前記領域判別手段は、前記スキャン画像全体における前記所定程度以上のグラデーションの存否に基づいて、前記最適手法を決定することを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項２の発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記スキャン画像に前記所定程度以上のグラデーションが存在する場合、前記空間分布状況に基づいて、前記所定程度以上のグラデーションの変化方向をさらに判定し、前記領域判別手段は、前記変化方向が前記スキャン画像における縦方向と横方向と斜め方向とのいずれであるかに基づいて、前記最適手法を決定することを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項３の発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記変化方向が前記縦方向と前記横方向とのいずれかである旨が判定される場合、前記スキャン画像を前記変化方向に区分して複数の分割領域に分割するとともに、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第１の抽出用閾値を分割領域毎に算出し、前記分割領域毎に算出された前記第１の抽出用閾値に基づいて各分割領域において前記原稿領域のエッジ候補を抽出して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項３または請求項４の発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記変化方向が前記斜め方向である旨が判定される場合、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第２の抽出用閾値であって前記スキャン画像全体に関して算出された第２の抽出用閾値に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出し、前記原稿領域のエッジ候補が直交する４点の直交点の位置に基づき前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別するにあたって、前記４点の直交点のうちの少なくとも１点の直交点が検出されない旨が判定される場合、前記少なくとも１点の直交点の位置を、残余の直交点の検出位置に基づいて求めることを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項３または請求項４の発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記変化方向が前記斜め方向である旨が判定される場合、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第２の抽出用閾値であって前記スキャン画像全体に関して算出された第２の抽出用閾値に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出し、抽出されたエッジ候補のうち、所定値以上の長さの直線部分を前記原稿領域の正規のエッジ部分として特定するとともに、前記直線部分以外の部分を誤検出部分として特定し、前記正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って前記誤検出部分を補正して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項１から請求項５のいずれかの発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、前記領域判別手段は、前記度数分布において、前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されるか否かに基づいて、前記最適手法を決定することを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項７の発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記度数分布に存在する複数のピークのうち最も小さいピーク位置を有するピークを、前記原稿外領域に対応するピークとして推定し、残余のピークを、前記原稿領域に対応するピークとして推定することを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項７または請求項８の発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第３の抽出用閾値であって前記度数分布に基づき算出された第３の抽出用閾値に基づいて前記原稿領域のエッジ候補を抽出して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする。

請求項１０の発明は、請求項７から請求項９のいずれかの発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、前記スキャン画像内の複数の画素の画素値を決定するための入出力特性を調整する入出力特性調整処理を実行するとともに、前記入出力特性調整処理後の入出力特性に基づいて得られた画素値の新たな度数分布に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第４の抽出用閾値であって前記スキャン画像全体に関する第４の抽出用閾値を算出し、前記第４の抽出用閾値に基づいて前記原稿領域のエッジ候補を抽出して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする。

請求項１１の発明は、請求項１０の発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記新たな度数分布に基づいて仮の抽出用閾値を求めるとともに、前記入出力特性調整処理前の入出力特性において前記仮の抽出用閾値に対応する値を、前記第４の抽出用閾値として算出することを特徴とする。

請求項１２の発明は、請求項７から請求項９のいずれかの発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第４の抽出用閾値であって前記度数分布に基づき算出された第４の抽出用閾値に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出し、抽出されたエッジ候補のうち、所定値以上の長さの直線部分を前記原稿領域の正規のエッジ部分として特定するとともに、前記直線部分以外の部分を誤検出部分として特定し、前記正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って前記誤検出部分を補正して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする。

請求項１３の発明は、請求項３の発明に係る画像形成装置において、前記領域判別手段は、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記縦方向あるいは前記横方向である場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在しない場合とで、互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする。

請求項１４の発明は、請求項３の発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、前記領域判別手段は、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記縦方向あるいは前記横方向である場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合とで、互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする。

請求項１５の発明は、請求項１４の発明に係る画像形成装置において、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合とでは、同じ判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする。

請求項１６の発明は、請求項３の発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、前記領域判別手段は、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記縦方向あるいは前記横方向である場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合とで、互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする。

請求項１７の発明は、請求項３の発明に係る画像形成装置において、前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、前記領域判別手段は、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在する場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合と、前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合とで、互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする。

請求項１８の発明は、コンピュータに、ａ）原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況を分析するステップと、ｂ）前記ステップａ）における分析結果に基づいて、画像内にて前記原稿が存在する領域である原稿領域と前記原稿が存在しない領域である原稿外領域とを判別するための複数の判別手法の中から、前記スキャン画像に最も適した手法である最適手法を決定するステップと、ｃ）前記ステップｂ）にて決定された最適手法を用いて、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別するステップと、を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

請求項１から請求項１８に記載の発明によれば、原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況が分析され、分析結果に基づいて、画像内にて原稿領域と原稿外領域とを判別するための複数の判別手法の中から、スキャン画像に最も適した手法である最適手法が決定される。そして、決定された最適手法を用いて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。したがって、原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像において、原稿領域と原稿外領域とをより正確に判別することが可能である。

画像形成装置（ＭＦＰ）の外観を示す図である。 ＭＦＰの機能ブロックを示す図である。 ＭＦＰの動作を示すフローチャートである。 全開状態の原稿カバー等を示す図である。 スキャン画像を示す図である。 ヒストグラムを示す図である。 スキャン画像を示す図である。 ヒストグラムを示す図である。 ゲイン調整に関して説明する図である。 ゲイン調整後の画素値に関するヒストグラムを示す図である。 半開き状態の原稿カバー等を示す図である。 主走査方向のグラデーションを有するスキャン画像を示す図である。 主走査方向のグラデーションを有するスキャン画像全体に関するヒストグラムを示す図である。 分割領域および分割領域毎のヒストグラムを示す図である。 分割領域毎のヒストグラムを示す図である。 斜め方向のグラデーションを有するスキャン画像を示す図である。 斜め方向のグラデーションを有するスキャン画像全体に関するヒストグラムを示す図である。 スキャン画像にて検出された直交点等を示す図である。 直交点の補正等について説明する図である。 抽出されたエッジ候補等を示す図である。 誤検出部分の補正について説明する図である。 変形例に係る誤検出部分の補正について説明する図である。 原稿領域と原稿外領域との推定結果を示す図である。 副走査方向のグラデーションを有するスキャン画像を示す図である。 ヒストグラムを示す図である。 斜め方向のグラデーションを有するスキャン画像および分割領域を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

＜１−１．構成概要＞
図１は、画像形成装置１０の外観を示す図である。ここでは、画像形成装置１０として、ＭＦＰ（マルチ・ファンクション・ペリフェラル（Multi-Functional Peripheral））１０を例示する。

このＭＦＰ１０は、図４および図１１に示されるように、原稿を載置するための原稿台１４０と、原稿カバー１１０とを備える。当該原稿カバー１１０は、回動式の開閉機構を有する（回動開閉式である）。具体的には、原稿カバー１１０は、開閉用のヒンジ部１３０によって原稿台１４０に取り付けられており、当該ヒンジ部１３０を回転軸として回動可能に設けられている。また、ここでは、ヒンジ部１３０は、原稿台１４０における奥行方向（Ｙ方向）の一方端（ここでは奥側（操作パネル部６ｃの設置位置の反対側）の端部）にＸ方向に沿って配置されている。

図２は、ＭＦＰ１０の機能ブロックを示す図である。

ＭＦＰ１０は、スキャン機能、コピー機能、ファクシミリ機能およびボックス格納機能などを備える装置（複合機とも称する）である。具体的には、ＭＦＰ１０は、図２の機能ブロック図に示すように、画像読取部２、印刷出力部３、通信部４、格納部５、操作部６およびコントローラ（制御部）９等を備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、各種の機能を実現する。なお、ＭＦＰ１０は、画像処理装置あるいは画像読取装置などとも称される。

画像読取部２は、原稿台１４０の原稿載置用ガラス面に載置された原稿を光学的に読み取って（すなわちスキャンして）、原稿台１４０上の当該原稿に関するスキャン画像（読取画像とも称する）（詳細には画像データ）を生成する処理部である。この画像読取部２は、スキャン部であるとも称される。なお、このＭＦＰ１０においては、原稿台１４０の原稿載置用ガラス面におけるＹ方向（奥行方向）（縦方向）が、スキャン動作における主走査方向であり、当該原稿載置用ガラス面におけるＸ方向（左右方向）（横方向）が、スキャン動作における副走査方向である（図１、図４等参照）。

印刷出力部３は、印刷対象に関するデータに基づいて紙などの各種の媒体に画像を印刷出力する出力部である。

通信部４は、公衆回線等を介したファクシミリ通信を行うことが可能な処理部である。さらに、通信部４は、ネットワークを介したネットワーク通信を行うことも可能である。このネットワーク通信では、たとえば、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）等の各種のプロトコルが利用される。当該ネットワーク通信を利用することによって、ＭＦＰ１０は、所望の相手先と連携して各種のデータを授受することが可能である。通信部４は、各種データを送信する送信部４ａと各種データを受信する受信部４ｂとを有する。

格納部５は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置で構成される。

操作部６は、ＭＦＰ１０に対する操作入力を受け付ける操作入力部６ａと、各種情報の表示出力を行う表示部６ｂとを備えている。

このＭＦＰ１０においては、略板状の操作パネル部６ｃ（図１参照）が設けられている。また、操作パネル部６ｃは、その正面側にタッチパネル２５（図１参照）を有している。タッチパネル２５は、操作入力部６ａの一部としても機能するとともに、表示部６ｂの一部としても機能する。タッチパネル２５は、液晶表示パネルに各種センサ等が埋め込まれて構成され、各種情報を表示するとともに操作者（ユーザ）からの各種の操作入力を受け付けることが可能である。タッチパネル２５には、たとえば操作画面が表示される。

コントローラ（制御部）９は、ＭＦＰ１０に内蔵され、ＭＦＰ１０を統括的に制御する制御装置である。コントローラ９は、ＣＰＵおよび各種の半導体メモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ）等を備えるコンピュータシステムとして構成される。コントローラ９は、ＣＰＵにおいて、ＲＯＭ（例えば、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））内に格納されている所定のソフトウエアプログラム（以下、単にプログラムとも称する）を実行することによって、各種の処理部を実現する。なお、当該プログラム（詳細にはプログラムモジュール群）は、ＵＳＢメモリなどの可搬性の記録媒体に記録され、当該記録媒体を介してＭＦＰ１０にインストールされてもよい。あるいは、当該プログラムは、ネットワーク等を経由してダウンロードされてＭＦＰ１０にインストールされるようにしてもよい。

具体的には、図２に示すように、コントローラ９は、当該プログラムの実行により、通信制御部１１と入力制御部１２と表示制御部１３と分析部１４と領域判別部１７と原稿外消去部１８とを含む各種の処理部を実現する。

通信制御部１１は、他の装置との間の通信動作を通信部４等と協働して制御する処理部である。

入力制御部１２は、操作入力部６ａ（タッチパネル２５等）に対するユーザからの操作入力の受付動作等を制御する制御部である。

表示制御部１３は、表示部６ｂ（タッチパネル２５等）における表示動作を制御する処理部である。

分析部１４は、原稿台１４０に載置された原稿に関するスキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況を分析する処理を実行する処理部である。たとえば、分析部１４は、スキャン画像３００（図５等参照）内の複数の画素の画素値の空間分布状況に基づいて、当該スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーション（階調変化）が存在するか否か判定する。また、分析部１４は、スキャン画像３００内に当該所定程度以上のグラデーションが存在する場合、当該空間分布状況に基づいて、当該所定程度以上のグラデーションの変化方向を分析（判定）する処理をさらに実行する。さらに、分析部１４は、スキャン画像３００全体における複数の画素の画素値に関するヒストグラム（度数分布）に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を分析（解析）する。

領域判別部１７は、スキャン画像４００（図５等参照）において原稿領域（原稿が存在する領域）と原稿外領域（原稿が存在しない領域）とを判別する領域判別処理を実行する処理部である。領域判別部１７は、分析部１４による分析結果（分布状況の分析結果）に基づいて、画像内にて原稿領域と原稿外領域とを判別するための複数の判別手法（複数種類の判別手法）の中から、スキャン画像３００に最も適した手法（最適手法）を決定する。換言すれば、当該分析結果に応じて、複数の判別手法が切り替えられる。そして、領域判別部１７は、決定された最適手法を用いて、スキャン画像４００において原稿領域と原稿外領域とを判別する。また、領域判別部１７は、原稿領域のエッジ候補を抽出するための閾値（抽出用閾値）ＴＨを算出する閾値算出処理をも実行する。

原稿外消去部１８は、原稿領域と原稿外領域との判別結果に基づいて、原稿外領域（原稿外領域として判別された領域）をスキャン画像４００から消去する原稿外消去処理を実行する処理部である。具体的には、原稿外消去部１８は、原稿外領域として判別された領域の画素値を白色データ（詳細には画素値「２５５」）に置換（補正）する（白色置換処理を実行する）。

＜１−２．動作＞
図３は、ＭＦＰ１０の動作を示すフローチャートである。

ＭＦＰ１０は、原稿台１４０に載置された原稿に関するスキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況を分析する（ステップＳ１３〜Ｓ１５）。そして、ＭＦＰ１０は、当該分布状況の分析結果に基づいて、原稿領域と原稿外領域とを判別するための複数の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）の中から最適手法（スキャン画像３００に最も適した手法）を決定し、決定された最適手法を用いて、原稿領域と原稿外領域とを判別する。原稿領域と原稿外領域とが判別されると、ＭＦＰ１０は、スキャン画像４００から原稿外領域を消去する（ステップＳ２０）。そして、原稿外領域の消去結果（原稿外消去結果）の印刷出力処理等が実行される。

以下では、図３の処理の概略について説明した後、各判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）の内容について説明する。

まず、ユーザは、スキャン処理を伴うジョブ（たとえばコピージョブ）の実行に際して、ＭＦＰ１０の原稿カバー１１０（プラテンカバーとも称される）を開け、原稿台１４０の原稿載置用ガラス面（プラテンガラスとも称される）に原稿を載置する。そして、ユーザは、当該ジョブの実行指示をＭＦＰ１０に付与する。

ユーザによる実行指示の付与に応答して、ＭＦＰ１０は、図３の処理を開始する。

ステップＳ１１においては、ＭＦＰ１０は、プレスキャン（原稿外消去処理の準備用画像を生成するためのスキャン処理）を実行する。具体的には、ＭＦＰ１０は、原稿台１４０の原稿載置用ガラス面の全面に亘ってスキャン動作を行うことによって、原稿台１４０に載置された原稿を読み取ってスキャン画像３００（図５等参照）を生成する。当該スキャン画像３００は、原稿外消去処理の準備用画像（分布状況の分析用画像等）として生成される。

詳細には、ユーザによる実行指示の付与に応答して、原稿載置用ガラス面の下部に配置された光源１５０（図４参照）から光が出射されて、出射光が原稿載置用ガラス面を透過する。そして、当該出射光の一部は、原稿台１４０上の原稿に当たって反射し、原稿台１４０を再び透過して受光部（不図示）に入射するとともに、当該受光部によって検知される。その後、受光部によって検知された光の強度等に基づいて、スキャン画像３００（図５等参照）が生成される。当該スキャン画像３００においては、比較的強い光が検知された部分の画素（たとえば原稿領域内の画素）の画素値は比較的大きく（明るく）、比較的弱い光が検知された部分（あるいは光が検知されなかった部分）の画素の画素値は比較的小さい（暗い）。

スキャン画像３００が生成されると、ＭＦＰ１０は、当該スキャン画像３００に基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するための抽出用閾値ＴＨを暫定的に算出するとともに、暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨに基づいて、原稿領域と原稿外領域とを推定する（ステップＳ１２）。後述のように、ステップＳ１２にて得られた結果は、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況の分析（ステップＳ１３〜Ｓ１５）にて利用されるとともに、暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨは、一部の判別手法にて利用される。

具体的には、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３００全体における複数の画素の画素値に関してヒストグラム（度数分布）を生成し、当該ヒストグラムに基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するための抽出用閾値ＴＨを暫定的に算出（仮設定）する。たとえば、当該ヒストグラムにおいて２つのピーク（そのピーク値（最大値）が一定程度以上の度数を有するピーク）が存在する場合（図６等参照）、原稿領域に対応するピークと原稿外領域に対応するピークとの間に暫定的な抽出用閾値ＴＨが設定（仮設定）される。あるいは、当該ヒストグラムにおいて単一のピークが存在する場合（図１３参照）、当該単一のピークの裾野部分（たとえば左側の裾野部分）に暫定的な抽出用閾値ＴＨが設定（仮設定）される。

そして、暫定的に算出（仮設定）された抽出用閾値ＴＨに基づいて、スキャン画像３００内の各画素に対して二値化処理が実行され、処理結果に基づいて原稿領域のエッジ候補を抽出するエッジ抽出処理（微分フィルタ処理等）が実行される。その後、スキャン画像３００において、抽出されたエッジ候補で形成される閉領域が原稿領域として推定されるとともに、当該閉領域以外の領域が原稿外領域として推定される。

原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）と、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況を分析（解析）する（ステップＳ１３〜Ｓ１５）。そして、分析結果（解析結果）に基づいて、原稿領域と原稿外領域とを判別するための互いに異なる複数の判別手法（複数種類の判別手法）（ステップＳ１６〜Ｓ１７）の中から最適手法（最適判別手法）が決定される。換言すれば、当該複数の判別手法の中から、当該分布状況の分析結果に応じて異なる判別手法が最適手法として決定（採用）される。

まず、ステップＳ１３においては、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の空間分布状況に基づいて、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。換言すれば、スキャン画像３００全体における所定程度以上のグラデーションの存否判定処理が実行される。

具体的には、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３００から縦方向画素列（縦方向に伸びる画素列）と横方向画素列（横方向に伸びる画素列）との少なくとも一方（ここでは双方）を抽出して、各画素列の画素値の分布状況（空間分布状況）を解析（分析）する。そして、ＭＦＰ１０は、当該少なくとも一方の画素列に関して所定の変化特性（次述）の有無を判定し、当該所定の変化特性の有無の判定結果に基づいて、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、を判定する。

詳細には、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３００において、特定の縦方向画素列と特定の横方向画素列との双方を注目画素列としてそれぞれ抽出し、各注目画素列において所定の変化特性の有無を判定する。より詳細には、ＭＦＰ１０は、各注目画素列に関して、当該注目画素列の伸延方向における複数の画素の画素値が徐々に変化（増加あるいは減少）し且つ当該複数の画素の画素値の変化の幅（変動幅）が所定程度（たとえば画素値「５０」）を超える所定の変化特性を有するか否か、を判定する。端的に言えば、ＭＦＰ１０は、縦方向画素列と横方向画素列との双方の画素列に注目し、縦方向画素列と横方向画素列との少なくとも一方に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、を判定する。

より具体的には、スキャン画像３００において横方向に配列された複数の縦方向画素列のうちの特定の縦方向画素列（原稿外領域における縦方向の特定の画素列を含む縦方向画素列）が、注目画素列（注目縦方向画素列）として抽出される。たとえば、当該複数の縦方向画素列のうち、スキャン画像３００における左端（および／あるいは右端）の縦方向画素列の全部または一部が原稿外領域に含まれる場合、当該左端の縦方向画素列が注目画素列（注目縦方向画素列）として抽出される。そして、当該注目縦方向画素列内の複数の画素の画素値の空間分布状況が解析され、当該注目縦方向画素列内の複数の画素に関して、所定の変化特性の有無が判定される。換言すれば、縦方向画素列に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。

また、スキャン画像３００において縦方向に配列された複数の横方向画素列のうちの特定の画素列（原稿外領域における横方向の特定の画素列を含む横方向画素列）が、注目画素列（注目横方向画素列）として抽出される。たとえば、当該複数の横方向画素列のうち、スキャン画像３００における上端（および／あるいは下端）の横方向画素列の全部または一部が原稿外領域に含まれる場合、当該上端の横方向画素列が注目画素列（注目横方向画素列）として抽出される。そして、当該注目横方向画素列内の複数の画素の画素値の空間分布状況が解析され、当該注目横方向画素列内の複数の画素に関して、所定の変化特性の有無が判定される。換言すれば、横方向画素列に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。

そして、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否かの判定結果（分析結果）に応じて、互いに異なる判別手法が最適手法として決定（採用）される。換言すれば、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在する場合とスキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在しない場合とで、互いに異なる判別手法が最適手法として決定（採用）される。

たとえば、縦方向画素列（注目縦方向画素列）と横方向画素列（注目横方向画素列）との少なくとも一方に所定程度以上のグラデーションが存在する場合、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在する旨がステップＳ１３にて判定される。そして、処理はステップＳ１５以降へと進み、第３の判別手法（ステップＳ１８）と第４の判別手法（ステップＳ１９）とのいずれかが最適手法として決定される。

一方、縦方向画素列と横方向画素列とのいずれにおいても当該所定程度以上のグラデーションが存在しない場合、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在しない旨がステップＳ１３にて判定される。そして、処理はステップＳ１４以降へと進み、第１の判別手法（ステップＳ１６）と第２の判別手法（ステップＳ１７）とのいずれかが最適手法として決定される。

ステップＳ１４においては、スキャン画像３００全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況が分析（解析）される（度数分布状況の解析処理が実行される）。

具体的には、スキャン画像３００全体における複数の画素の画素値に関してステップＳ１２にて生成されたヒストグラム（度数分布）において原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されるか否か、が判定される。換言すれば、当該ヒストグラムにおいて原稿領域ピークの画素値と原稿外領域ピークの画素値との差分が所定値（たとえば値「５０」）よりも大きい旨の条件が充足されるか否か、が判定される。なお、原稿領域ピークは、ヒストグラムにおいて原稿領域に対応するピークであり、原稿外領域は、ヒストグラムにおいて原稿外領域に対応するピークである。

そして、各ピーク間の距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されるか否かに応じて、互いに異なる判別手法が最適手法として決定される。換言すれば、各ピーク間の距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合と各ピーク間の距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合とで、互いに異なる判別手法が最適手法として決定される。

たとえば、ヒストグラムにおいて２以上のピークが検出され且つ原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい場合、当該ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されると判定され、処理はステップＳ１６へと進む。そして、第１の判別手法が最適手法として決定（採用）される。換言すれば、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在せず、且つ当該スキャン画像３００全体に関するヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合、第１の判別手法を用いて原稿領域と原稿外領域とが判別される。ここでは、スキャン画像３００全体における複数の画素の画素値に関するヒストグラムに基づき算出された抽出用閾値ＴＨ（ＴＨ１０）に基づいて原稿領域と原稿外領域とを判別する手法（「基本判別手法」とも称する）が、当該第１の判別手法として用いられる。なお、第１の判別手法（基本判別手法）の詳細については、後述する。

一方、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、処理はステップＳ１７へと進み、第２の判別手法が最適手法として決定（採用）される。たとえば、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとが特定（検出）されない場合は、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件は充足されず、第２の判別手法（ステップＳ１７）が最適手法として決定される。また、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとは検出されるものの、当該原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも小さい場合も、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件は充足されず、第２の判別手法（ステップＳ１７）が最適手法として決定される。換言すれば、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在せず、且つ当該スキャン画像３００全体に関するヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、第２の判別手法を用いて原稿領域と原稿外領域とが判別される。ここでは、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値に関して入出力特性調整処理を実行して、入出力特性調整処理後の入出力特性に基づき得られた画素値の新たなヒストグラムに基づき算出された抽出用閾値ＴＨ（ＴＨ２０）を用いて原稿領域と原稿外領域とを特定する手法（「入出力特性調整手法」とも称する）が、第２の判別手法として用いられる。なお、第２の判別手法（入出力特性調整手法）の詳細については、後述する。

また、上述のように、縦方向画素列と横方向画素列との少なくとも一方に所定程度以上のグラデーションが存在する旨がステップＳ１３にて判定される場合、処理はステップＳ１５へと進む。

ステップＳ１５においては、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の空間分布状況に基づいて、スキャン画像３００に存在する所定程度以上のグラデーションの変化方向がさらに分析（判定）される。換言すれば、スキャン画像全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向を判定する方向判定処理が実行される。具体的には、スキャン画像３００において、縦方向画素列と横方向画素列との双方における所定の変化特性の有無の判定結果に基づいて、当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が判定される。

そして、当該変化方向が、スキャン画像３００における縦方向あるいは横方向と、スキャン画像３００における斜め方向とのいずれであるかに応じて、互いに異なる判別手法が最適手法として決定（採用）される。換言すれば、当該変化方向が縦方向あるいは横方向である場合と当該変化方向が斜め方向である場合とで、互いに異なる判別手法が最適手法として決定される。

たとえば、当該変化方向が縦方向あるいは横方向である旨がステップＳ１５にて判定される場合、処理はステップＳ１８へと進み、第３の判別手法が最適手法として決定（採用）される。換言すれば、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在し、且つ当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が縦方向あるいは横方向である場合、第３の判別手法を用いて原稿領域と原稿外領域とが判別される。ここでは、スキャン画像３００を複数の分割領域３８０に分割し、分割領域毎に算出された抽出用閾値ＴＨに基づいて各分割領域において原稿領域と原稿外領域とを判別する手法（「領域分割手法」とも称する）が、当該第３の判別手法として用いられる。なお、当該第３の判別手法（領域分割手法）の詳細については、後述する。

一方、当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が斜め方向である旨がステップＳ１５にて判定される場合、処理はステップＳ１９へと進み、第３の判別手法とは異なる第４の判別手法が最適手法として決定（採用）される。換言すれば、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在し、且つ当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が斜め方向である場合、第４の判別手法を用いて原稿領域と原稿外領域とが判別される。ここでは、スキャン画像３００において原稿領域のエッジ候補を抽出し、当該エッジ候補の４点の直交点のうち検出されなかった直交点の位置を残余の直交点の検出位置に基づき推定して、当該４点の直交点に基づき原稿領域と原稿外領域とを判別する手法（「直交点推定手法」とも称する）が、当該第４の判別手法として用いられる。なお、第４の判別手法（直交点推定手法）の詳細については、後述する。

このように、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況が分析され（ステップＳ１３〜Ｓ１５）、分析結果に基づいて、スキャン画像３００に最も適した判別手法（最適手法）が、互いに異なる４種類の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）の中から決定される。そして、決定された判別手法を用いて原稿領域と原稿外領域とが判別される。

その後、原稿領域と原稿外領域とが判別されると、処理はステップＳ２０へと進み、スキャン画像４００（後述）から原稿外領域を消去する原稿外消去処理が実行される。具体的には、原稿外領域として判別された領域の画素値が白色データ（詳細には画素値「２５５」）に置換（補正）される。なお、ここでは、スキャン画像３００に関して最適手法として決定された判別手法は、スキャン画像４００（後述）に最も適した判別手法でもあり、スキャン画像３００に関して最適手法として決定された判別手法を用いて、スキャン画像４００において原稿領域と原稿外領域とが判別される。当該スキャン画像４００は、後述の本スキャンで生成されるスキャン画像であり、スキャン画像３００（プレスキャンで生成されたスキャン画像）と同じ状況で撮像されたスキャン画像である。

つぎに、４種類の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）の内容について、以下に説明する。

＜第１の判別手法（基本判別手法）について＞
後述するように、図５のようなスキャン画像３００（３１０）が生成される場合は、複数の判別手法のうち第１の判別手法（基本判別手法）が最適手法として決定される。

ここでは、ユーザは、原稿を原稿載置用ガラス面に載置した後、原稿カバー１１０を全開状態（たとえば原稿カバー１１０が原稿台１４０に対して直交する程度に開放された状態）にして（図４も参照）、ジョブの実行指示を付与する。当該実行指示に応答して、ＭＦＰ１０においては、プレスキャンが実行されて（ステップＳ１１）、スキャン画像３００が生成される。

ここにおいて、原稿カバー１１０が全開状態である場合、光源１５０から出射されて原稿載置用ガラス面を透過した光のうち、原稿台１４０上の原稿に当たらなかった光は、受光部に入射せず、当該受光部によって検知されない。この場合、ステップＳ１１においては、受光部によって検知された光の強度等に基づいて、図５のようなスキャン画像３１０が生成される。当該スキャン画像３１０においては、原稿に反射した光（比較的強い光）が検知されたことによって、原稿領域内の画素の画素値は比較的大きく（明るく）、原稿外領域の画素の画素値は比較的小さい（暗い）。

そして、プレスキャンによって生成されたスキャン画像３１０において、原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）。具体的には、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３１０全体における複数の画素の画素値に関してヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するための抽出用閾値ＴＨ１０を暫定的に算出する。そして、暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ１０に基づいて、スキャン画像３１０において原稿領域と原稿外領域とが推定される。図６は、スキャン画像３１０（図５）内の各画素の画素値に関するヒストグラムＨ１０を示す図である。

原稿カバー１１０が全開状態である場合、スキャン画像３１０に関して生成されたヒストグラムＨ１０においては、図６に示されるように、比較的大きい画素値（輝度値）Ｂを有するピークと比較的小さい輝度値Ｂを有するピークとの２つのピークが形成される。具体的には、ヒストグラムＨ１０にて右側に存在するピークは、比較的強い光が検知された画素が比較的多いことを示し、ヒストグラムＨ１０にて左側に存在するピークは、比較的弱い光が検知された画素が比較的多いことを示す。そして、ＭＦＰ１０は、当該ヒストグラムＨ１０に存在する複数のピーク（ここでは２つのピーク）のうち、最も左側のピーク（最も小さいピーク位置を有するピーク）を、原稿外領域ピークとして検出する。また、ＭＦＰ１０は、当該ヒストグラムＨ１０に存在する複数のピーク（ここでは２つのピーク）のうち、原稿外領域ピークを除く残余のピークを、原稿領域ピークとして検出する。

そして、当該ヒストグラムＨ１０における当該２つのピークに基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するための抽出用閾値ＴＨ１０が暫定的に算出される。たとえば、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの間において、原稿外領域ピークの裾野部分における特定の位置（たとえば、原稿外領域ピークの中腹から裾野にかけて原稿外領域ピークの曲線の傾きの絶対値が所定程度にまで低減した位置）に、当該抽出用閾値ＴＨ１０が暫定的に設定（仮設定）される。

その後、当該暫定的な抽出用閾値ＴＨ１０に基づいて、スキャン画像３１０において原稿領域と原稿外領域とが推定される。

具体的には、スキャン画像３１０において、ヒストグラムＨ１０（図６）で暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ１０よりも大きい画素値を有する画素群が、原稿領域内の画素群として決定される。そして、スキャン画像３１０において、暫定的な抽出用閾値ＴＨ１０との大小関係に基づいて、スキャン画像３１０内の各画素に対する二値化処理が実行される。さらに、二値化処理の処理結果に基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するエッジ抽出処理が実行されて、当該エッジ候補が抽出される。そして、抽出されたエッジ候補で形成される閉領域が、スキャン画像３１０における原稿領域（仮の原稿領域）として推定され、当該閉領域以外の領域が、原稿外領域（仮の原稿外領域）として推定される。

原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）と、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況が分析される（ステップＳ１３〜Ｓ１５）。そして、原稿領域と原稿外領域とを判別するための４種類の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１７）の中から、当該スキャン画像３１０（４１０（後述））に最も適した手法（最適手法）が決定される。

まず、ステップＳ１３においては、スキャン画像３１０全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。ここでは、スキャン画像３１０において、注目縦方向画素列（たとえば左端の縦方向画素列）に所定程度以上のグラデーションは存在しない旨が判定されるとともに、注目横方向画素列（たとえば上端の横方向画素列）においても所定程度以上のグラデーションは存在しない旨が判定される。上述のように、縦方向画素列と横方向画素列とのいずれにおいても所定程度以上のグラデーションが存在しない場合、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在しない旨がステップＳ１３にて判定される。そして、処理はステップＳ１４へと進む。

ステップＳ１４においては、スキャン画像３１０（図５参照）全体に関する複数の画素の画素値に関してステップＳ１２にて生成されたヒストグラムＨ１０（図６参照）に基づいて、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きいか否か、が判定される。ここでは、ヒストグラムＨ１０において、２以上のピークが検出され、且つ原稿領域ピークの画素値と原稿外領域ピークの画素値との差分が所定値（たとえば値「５０」）よりも大きい。そのため、ヒストグラムＨ１０において、原稿領域ピーク（右側のピーク）と原稿外領域ピーク（左側のピーク）との距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されると判定される。そして、処理はステップＳ１６へと進み、第１の判別手法（基本判別手法）が最適手法として決定（採用）される。

第１の判別手法（基本判別手法）では、ステップＳ１２にて暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ１０がそのまま用いられて、スキャン画像４００（次述）において原稿領域と原稿外領域とが判別される。

具体的には、まず、ＭＦＰ１０は、本スキャン（原稿外消去処理の（本来の）処理対象画像を生成するためのスキャン処理）を実行して、スキャン画像４００（ここでは４１０（図５））を、原稿外領域を消去するための原稿外消去用画像（原稿外消去処理の処理対象画像）として生成する。

そして、スキャン画像４１０において、ステップＳ１２にて暫定的に算出（仮設定）された抽出用閾値ＴＨ１０（スキャン画像３１０全体に関するヒストグラムＨ１０に基づき算出された抽出用閾値）に基づいて原稿領域のエッジ候補が抽出され、原稿領域と原稿外領域とが判別される。

具体的には、スキャン画像４１０において、当該抽出用閾値ＴＨ１０よりも大きい画素値を有する画素群が、原稿領域内の画素群として決定される。そして、スキャン画像４１０において、抽出用閾値ＴＨ１０との大小関係に基づいて、スキャン画像４１０内の各画素に対する二値化処理が実行される。さらに、二値化処理の処理結果に基づいて、原稿領域のエッジ候補が抽出される。そして、抽出されたエッジ候補で形成される閉領域が、スキャン画像４１０における原稿領域として判別され、当該閉領域以外の領域が、原稿外領域として判別される。

スキャン画像４１０にて原稿領域と原稿外領域とが判別されると、第１の判別手法（基本判別手法）は終了し、処理はステップＳ２０へと進む。そして、スキャン画像４１０から原稿外領域が消去される（ステップＳ２０）。

このように、スキャン画像３００に所定程度以上のグラデーションが存在せず、且つヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値に関するヒストグラムに基づき算出された抽出用閾値ＴＨに基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。

＜第２の判別手法（入出力特性調整手法）について＞
さて、第１の判別手法（基本判別手法）では、ステップＳ１２にて仮設定された抽出用閾値ＴＨがそのまま用いられて、原稿領域と原稿外領域とが判別されている。換言すれば、第１の判別手法では、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値をそのまま用いて生成されたヒストグラムに基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別されている。

ここにおいて、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値がそのまま利用される場合、抽出用閾値ＴＨが正確に設定（算出）されないことがある。

具体的には、スキャン画像３００において原稿領域の画素の画素値と原稿外領域の画素の画素値との差分が（原稿領域と原稿外領域との境界の周辺領域において）比較的小さい場合、上記基本判別手法を用いて原稿領域と原稿外領域とを正確に判別することができないことがある。

たとえば、比較的暗い下地の原稿（たとえば濃い灰色の原稿）は、比較的明るい下地の原稿（たとえば白色の原稿）と比べて、光の反射率が小さい。そのため、比較的暗い下地の原稿がスキャンされる場合、スキャン画像３００（３２０）に関して生成されたヒストグラムＨ２０（Ｈ２１）（図８参照）において、原稿領域に対応するピークは、比較的小さい輝度値を有する。原稿外領域に対応するピーク（原稿領域ピーク）は、図６と比べると図の左側に大きくシフトし、原稿外領域に対応するピーク（原稿外領域ピーク）に近づく。その結果、たとえば、図８のように、原稿外領域ピークと原稿領域ピークとの両ピークを区別することができなくなり、原稿外領域の画素と原稿領域の画素との双方が混在する単一のピークが形成される。また、仮に、図２５のヒストグラムＨ２５のように、原稿外領域ピークと原稿領域ピークとの２つのピークが形成された場合（両ピークが区別できる場合）であっても、当該２つピークは、比較的近い位置に形成される。

ヒストグラムにおいて単一のピークが形成される場合（図８参照）、抽出用閾値ＴＨとして設定すべき位置（画素値）を特定することは困難である。また、ヒストグラムにおいて２つのピークが形成された場合（図２５参照）であっても、当該２つのピーク間の距離が比較的近いときには、原稿外領域ピークの裾野部分における特定の位置に抽出用閾値ＴＨ２０が精度良く設定されない。その結果、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されない（誤検出が生じてしまう）恐れがある。

この点を考慮して、原稿領域の画素値と原稿外領域の画素値との差が比較的小さいスキャン画像３００が生成される場合は、第１の判別手法とは異なる第２の判別手法を最適手法として用いて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。具体的には、後述するように、スキャン画像３００（３２０）に関するヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値に関して入出力特性調整処理を実行してヒストグラムにおいて各ピーク間の距離を広げることによって、正確な抽出用閾値ＴＨが算出される。

ここでは、第１の判別手法（基本判別手法）の場合と同様に、原稿カバー１１０が全開状態でプレスキャンが実行される（ステップＳ１１）ことを想定する。

そして、プレスキャン（ステップＳ１１）にてスキャン画像３２０（３２１）（図７参照）が生成された後、当該スキャン画像３２１において原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）。

具体的には、スキャン画像３２１全体における複数の画素の画素値に関してヒストグラムＨ２０（Ｈ２１）（図８（あるいは図２５）参照）が生成され、当該ヒストグラムＨ２１に基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するための抽出用閾値ＴＨ２０（ＴＨ２１）が暫定的に算出（仮設定）される。

たとえば、図８のヒストグラムＨ２１が生成される場合には、２つのピークが検出されていないため、当該ヒストグラムＨ２１の特定の位置（たとえば単一のピークの中腹部分において曲線の傾きの絶対値が所定程度にまで低減した位置）に抽出用閾値ＴＨ２１が暫定的に設定される。

また、図２５のヒストグラムＨ２１が生成される場合には、２つのピークが検出されているため、原稿外領域ピークと原稿領域ピークとの間において抽出用閾値ＴＨ２１が暫定的に設定される。その後、第１の判別手法と同様にして、スキャン画像３２１にて原稿領域と原稿外領域とが推定される。

原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）と、スキャン画像３２１内の複数の画素の画素値の分布状況が分析される（ステップＳ１３〜Ｓ１５）。

ここでは、ステップＳ１３において、スキャン画像３１０（図５）と同様に、スキャン画像３２１（図７）内に所定程度以上のグラデーションが存在しない旨が判定される。そして、処理はステップＳ１４へと進む。

ステップＳ１４においては、スキャン画像３２１（図７参照）全体における複数の画素の画素値に関してステップＳ１２にて生成されたヒストグラムＨ２１において原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されるか否か、が判定される。

たとえば、図８のヒストグラムＨ２１が生成される場合には、２以上のピークが検出されず当該２つのピーク間の距離を求めること自体ができないため、ヒストグラムＨ２１において原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されないと判定される。

また、図２５のヒストグラムＨ２１が生成される場合には、当該２つのピーク間の距離が求められるものの、ヒストグラムＨ２１において原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも小さい旨が判定される。そして、ヒストグラムＨ２１において原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されないと判定される。

そして、処理はステップＳ１７へと進み、第２の判別手法（入出力特性調整手法）が、スキャン画像３２１（４２０（後述））に最も適した最適手法として決定（採用）される。

第２の判別手法（入出力特性調整手法）では、ステップＳ１２にて暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ２０（ＴＨ２１）は用いられず、入出力特性が調整されて新たな抽出用閾値ＴＨ２０（ＴＨ２５）（図９も参照）が算出される。そして、当該新たな抽出用閾値ＴＨ２５に基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。

具体的には、ＭＦＰ１０は、プレスキャンを再度実行して（換言すれば、２回目のプレスキャンを実行し）、スキャン画像３２０（３２２）（不図示）を新たに生成する。当該スキャン画像３２２は、後述の入出力特性調整処理後の入出力特性に基づくＡ／Ｄ変換によって得られる画像である。そして、ＭＦＰ１０は、当該スキャン画像３２２に基づいて、当該新たな抽出用閾値ＴＨ２５を算出する。

詳細には、ＭＦＰ１０は、２回目のプレスキャンに先立って、スキャン画像３２１内の複数の画素の画素値を決定するための入出力特性を調整する入出力特性調整処理（いわゆるゲイン調整処理）を実行する。より詳細には、図９に示されるように、入出力特性調整処理前の入出力特性における出力範囲の一部の範囲Ｒ１（スキャン画像３２１に関するヒストグラムＨ２１において一定程度以上の度数を有する画素値を含む部分的範囲（図８も参照））が、より広い出力範囲Ｒ２（ここでは全範囲）となるように、入出力特性が調整される。すなわち、入出力特性の調整処理によって、入力値（ＣＣＤの各画素（受光素子）で光電変換作用により生成された電荷量（アナログ値））と出力値（画素値（デジタル値））との対応関係が変更され、特定範囲Ｗ１の入力値に対応する出力値の範囲が範囲Ｒ１からＲ２に増大される（図９参照）。これにより、特定範囲Ｗ１の入力値に対してより適切に量子化が行われる。

そして、２回目のプレスキャンが実行される。当該２回目のプレスキャンにおいては、入出力特性調整処理後の入出力特性に基づいて、スキャン画像３２２内の複数の画素の画素値がそれぞれ求められる。入出力特性調整処理後の入出力特性に基づき新たな画素値（階調値）が得られると、ＭＦＰ１０は、当該新たな画素値に関してヒストグラムＨ２２（図１０）を新たに生成する。

図１０は、新たなヒストグラムＨ２２を示す図である。図１０に示されるように、入出力特性が調整されたことによって、調整後の入出力特性に基づき得られた画素値に関するヒストグラムＨ２２においては、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの２つのピークがより正確に形成される。

そして、ＭＦＰ１０は、新たなヒストグラムＨ２２に基づいて仮の抽出用閾値ＴＨ２２（図１０参照）を算出するとともに、入出力特性調整処理前の入出力特性において当該仮の抽出用閾値ＴＨ２２に対応する値を、スキャン画像３２１に関する新たな抽出用閾値ＴＨ２５として算出する。

具体的には、入出力特性調整処理後の入出力特性に基づいて、仮の抽出用閾値ＴＨ２２を出力するときの入力値Ｖ１（図９参照）が求められる。そして、入出力特性調整処理前の入出力特性に基づいて、当該入力値Ｖ１（図９）に対応する出力値が、スキャン画像３２１に関する新たな抽出用閾値ＴＨ２５として算出される。

このように、原稿領域の画素値と原稿外領域の画素値との差が比較的小さいスキャン画像３２１（図７）が生成される場合は、入出力特性の調整処理が実行され、入出力特性調整処理後の入出力特性に基づいて得られた画素値の新たなヒストグラムＨ２２に基づいて、新たな抽出用閾値ＴＨ２５が算出される。

ここにおいて、入出力特性調整処理前の入出力特性では、Ａ／Ｄ変換に際して、２つの入力値が微少な相違を有していたとしても、量子化誤差によって同じ出力値（画素値）に変換される。換言すれば、特定範囲Ｗ１の入力値が適切な出力値（画素値）に変換されない。その結果、たとえば図８のように、入出力特性調整処理前の入出力特性に関するヒストグラムＨ２１においては、「山」（原稿領域ピークおよび原稿外領域ピーク）および「谷」が出現せず、正確な抽出用閾値ＴＨが算出されないことがある。

これに対して、入出力特性の調整処理が行われることによって、入出力特性調整処理後の入出力特性では、微少な相違を有する２つの入力値が別異の出力値に変換される。換言すれば、量子化に伴う誤差等が軽減され、より適切に量子化が行われる。

その結果、図１０のように、入出力特性調整処理後の入出力特性に関するヒストグラムＨ２２においては、入出力特性調整処理前に現れていなかった「山」および「谷」が出現する。換言すれば、入出力特性の調整処理によって、当該ヒストグラムＨ２２において、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとが出現するとともに、両ピーク間に「谷」が出現する。そのため、当該ヒストグラムＨ２２に基づいて正確な抽出用閾値ＴＨ２５を算出することが可能である。

新たな抽出用閾値ＴＨ２５が算出されると、ＭＦＰ１０は、本スキャンを実行して、スキャン画像４００（４２０）（図７）を生成する。そして、ＭＦＰ１０は、新たに算出された抽出用閾値ＴＨ２５（スキャン画像３２０全体に関する抽出用閾値）に基づいて、原稿領域と原稿外領域とを判別する。具体的には、新たな抽出用閾値ＴＨ２５との大小関係に基づいて、当該スキャン画像４２０内の各画素に関して二値化処理が実行され、処理結果に基づいて原稿領域のエッジ候補が抽出される。原稿領域のエッジ候補が抽出されると、スキャン画像４２０において当該エッジ候補で形成される閉領域が原稿領域として判別され、スキャン画像４２０において当該閉領域以外の領域が原稿外領域として判別される。

スキャン画像４２０にて原稿領域と原稿外領域とが判別されると、第２の判別手法は終了し、処理はステップＳ２０へと進む。そして、スキャン画像４２０から原稿外領域が消去される（ステップＳ２０）。

このように、スキャン画像３００内に所定程度以上のグラデーションが存在せず、且つ当該スキャン画像３００に関するヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、スキャン画像３００内の複数の画素の画素値に関して入出力特性調整処理が実行される。そして、入出力特性調整処理後の入出力特性に基づいて得られた画素値の新たなヒストグラムＨ２２に基づいて、新たな抽出用閾値ＴＨ２５が算出される。端的に言えば、入出力特性の調整処理によってスキャン画像３００に関してより正確なヒストグラムが生成され、当該ヒストグラムに基づいて、より正確な抽出用閾値ＴＨ２５が算出される。したがって、スキャン画像３００において原稿領域内の画素の画素値と原稿外領域の画素の画素値との差分が一定程度よりも小さい場合であっても、原稿領域と原稿外領域とをより正確に（良好に）判別することが可能である。

＜第３の判別手法（領域分割手法）について＞
さて、第１および第２の判別手法では、スキャン画像３００全体に関する抽出用閾値ＴＨに基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別されている。

ここにおいて、原稿カバーが半開き状態（全開状態に対して半分程度閉じられた状態）である場合、上記課題欄にて説明したように、スキャン画像３００内に所定程度以上のグラデーションが生じ、スキャン画像３００全体に関する抽出用閾値ＴＨを正確に算出することができないことがある。その結果、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されないことがある。

具体的には、図１１に示されるように、原稿カバー１１０が半開き状態である場合、光源１５０から出射されて原稿載置用ガラス面を透過した光の一部が原稿カバー１１０の反射板１２０に当たって反射し、反射光が原稿載置用ガラス面を再び透過して受光部に入射する。この場合、原稿台１４０の一方側（ここでは奥行方向の奥側（ヒンジ部１３０に近い側））に比較的多くの反射光が入射し、他方側（手前側）には反射光はほとんど入射しない。そのため、原稿に関するスキャン画像３００（３３０）においては、図１２に示されるように、縦方向（主走査方向）（ヒンジ部１３０（図１１）の回転軸に対して直交する方向）のグラデーションが生じる。詳細には、スキャン画像３３０（図１２参照）において、比較的多くの反射光が入射した部分（原稿載置用ガラス面の奥行方向における奥側（ヒンジ部１３０に近い側））の輝度値が大きく、縦方向（主走査方向）の位置が当該奥側から手前側（ヒンジ部１３０に近い側から操作パネル部６ｃに近い側）へと向かうにつれて画素値（輝度値）が徐々に減少するグラデーションが生じる。

このようなグラデーションを有するスキャン画像３３０全体に関するヒストグラムＨ３０においては、原稿領域に対応するピークと原稿外領域に対応するピークとの２つのピークは形成されず、単一のピークが形成される（図１３参照）。当該単一のピークを有するヒストグラムＨ３０においては、抽出用閾値ＴＨとして設定すべき位置（画素値）を特定することは困難である。また、仮に暫定的な位置に閾値ＴＨ３０が設定される場合、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されない。たとえば、単一のピークにおける左側の裾野部分に抽出用閾値ＴＨ３０が暫定的に設定された場合（図１３参照）、原稿領域と原稿外領域との双方の画素が当該単一のピークに混在することによって、スキャン画像においては、図２３に示されるように、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されない。

この点を考慮して、スキャン画像３００に所定程度以上のグラデーションが存在し、且つ当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が縦方向あるいは横方向である場合は、第３の判別手法（領域分割手法）を用いて原稿領域と原稿外領域とが判別される。具体的には、後述するように、当該スキャン画像３００（３３０）が当該グラデーションの変化方向に区分されて複数の分割領域３８０に分割され、分割領域３８０毎に抽出用閾値ＴＨ（ＴＨ３０）が算出される。そして、分割領域３８０毎の抽出用閾値ＴＨ３０に基づいて各分割領域３８０において原稿領域のエッジ候補が抽出されて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。

ここでは、ユーザは、原稿を原稿載置用ガラス面に載置した後、原稿カバー１１０を半開き状態にしてジョブの実行指示を付与する。

ＭＦＰ１０においては、当該実行指示に応答してプレスキャンが実行され（ステップＳ１１）、スキャン画像３３０（図１２）が生成される。

そして、当該スキャン画像３３０において原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）。具体的には、スキャン画像３３０全体における複数の画素の画素値に関してヒストグラムＨ３０（図１３参照）が生成され、当該ヒストグラムＨ３０に基づいて、原稿領域のエッジ候補を抽出するための抽出用閾値ＴＨ３０が暫定的に設定される。ここでは、上述のように、単一のピークにおける左側の裾野部分に暫定的な抽出用閾値ＴＨ３０が設定（仮設定）される。そして、スキャン画像３３０において、暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ３０に基づいて、原稿領域と原稿外領域とが推定される（図２３も参照）。

原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）と、スキャン画像３３０内の複数の画素の画素値の分布状況が分析される（ステップＳ１３〜Ｓ１５）。

まず、ステップＳ１３においては、スキャン画像３３０全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。具体的には、スキャン画像３３０における縦方向画素列と横方向画素列との少なくとも一方に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。

ここでは、スキャン画像３３０（図１２）にて推定された原稿外領域における縦方向の特定の画素列を含む注目縦方向画素列（たとえば左端の縦方向画素列）に関して、当該注目縦方向画素列の伸延方向における複数の画素の画素値が徐々に変化し且つ当該複数の画素の画素値の変動幅が所定程度を超えている旨（所定の変化特性を有する旨）、が判定される。換言すれば、スキャン画像３３０の縦方向画素列に所定程度以上のグラデーションが存在する旨が判定される。なお、ここでは、スキャン画像３３０にて推定された原稿外領域における横方向の特定の画素列を含む注目横方向画素列（たとえば上端の横方向画素列）に関しては、当該所定の変化特性を有しない旨が判定される。換言すれば、スキャン画像３３０の横方向画素列には所定程度以上のグラデーションは存在しない旨が判定される。

そして、スキャン画像３３０における縦方向画素列と横方向画素列との少なくとも一方（ここでは縦方向画素列）に所定程度以上のグラデーションが存在する場合、スキャン画像３３０全体に所定程度以上のグラデーションが存在する旨がステップＳ１３にて判定され、処理はステップＳ１５へと進む。

ステップＳ１５においては、スキャン画像３００（３３０）における縦方向画素列と横方向画素列との双方における所定程度以上のグラデーションの存否判定の判定結果に基づいて、当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が分析（判定）される。具体的には、スキャン画像３３０全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向が縦方向と横方向と斜め方向とのいずれであるか、が判定される。

ここでは、上述のように、スキャン画像３３０（図１２）の縦方向画素列に所定程度以上のグラデーションが存在しているものの、横方向画素列には当該所定程度以上のグラデーションは存在していない。この場合、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３３０全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向は縦方向であると判定する。そして、スキャン画像３３０全体における当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が縦方向である旨がステップＳ１５にて判定され、処理はステップＳ１８へと進み、第３の判別手法（領域分割手法）が、スキャン画像３３０（４３０（後述））に最も適した最適手法として決定（採用）される。

第３の判別手法（領域分割手法）では、スキャン画像３００（３３０）が複数の分割領域３８０に分割され、分割領域３８０毎に抽出用閾値ＴＨ（ＴＨ３０）が算出される。そして、分割領域３８０毎の抽出用閾値ＴＨ３０に基づいて、各分割領域３８０において原稿領域と原稿外領域とが判別される。

具体的には、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３３０全体における所定程度以上のグラデーションの方向が縦方向である場合、当該スキャン画像３３０を、当該グラデーションの方向（すなわち縦方向）に区分して複数の分割領域３８０（たとえば予め定められた分割数の分割領域３８１〜３８４）に分割する（図１４参照）。ここでは、予め定められた分割数（たとえば４つ）に基づいて、スキャン画像３３０が４分割される。

なお、スキャン画像３００全体におけるグラデーションの変化方向が横方向である場合は、当該スキャン画像３００は横方向に分割される。たとえば、原稿カバー１１０の開閉用のヒンジ部１３０が原稿台１４０における左右方向のいずれかの端部（たとえば左端部）に設けられている場合（すなわちヒンジ部１３０の回転軸が主走査方向に対して平行に設けられている場合）、原稿カバー１１０が半開き状態でスキャンされて生成されたスキャン画像３００（３３５）は、横方向のグラデーションを有する（図２４参照）。この場合、当該スキャン画像３３５は、当該グラデーションの方向（ここでは横方向）に区分されて複数の分割領域に分割される（図２４参照）。

スキャン画像３３０が分割されると、ＭＦＰ１０は、各分割領域３８１〜３８４内の各画素の画素値に関するヒストグラムＨ３１〜Ｈ３４（図１４、図１５参照）をそれぞれ生成し、分割領域３８１〜３８４毎に抽出用閾値ＴＨ３１〜ＴＨ３４を算出する。

ここにおいて、分割領域３８１〜３８４のいずれにおいても、原稿領域内の画素（原稿の下地の画素）の画素値は、（基本的には）変動しない（一定である）。

この点を考慮して、ＭＦＰ１０は、２以上のヒストグラムにおける共通の位置（画素値）にそのピーク位置（ピーク値に対応する位置（画素値））を有するピーク（共通位置ピークとも称する）を、原稿領域に対応するピーク（原稿領域ピーク）として判定する。また、ＭＦＰ１０は、当該共通位置ピーク以外のピーク（当該共通の位置とは異なる位置にそのピーク位置を有するピーク）（非共通位置ピークとも称する）のうち、最も大きい度数（最大度数）を有する非共通位置ピークを、原稿外領域に対応するピーク（原稿外領域ピーク）として判定する。

具体的には、図１５に示されるように、ヒストグラムＨ３１，Ｈ３３，Ｈ３４においては、それぞれ、共通の位置にピークが存在している。この場合、ＭＦＰ１０は、当該共通の位置に存在するピーク（共通位置ピーク）を検出し、当該共通位置ピークを、ヒストグラムＨ３１，Ｈ３３，Ｈ３４において、原稿領域ピークとして判定する。また、複数のピークのうち共通位置ピーク以外のピークが非共通位置ピークとして検出され、当該非共通位置ピークのうち最も大きい度数（最大度数）を有するピークが、原稿外領域ピークとして判定される。

たとえば、ヒストグラムＨ３３，Ｈ３４においては、２つのピークのうちの右側のピークが原稿領域ピークとして判定され、左側のピークが原稿外領域ピークとして判定される。また、ヒストグラムＨ３１においては、２つのピークのうちの左側のピークが原稿領域ピークとして判定され、右側のピークが原稿外領域ピークとして判定される。

そして、ヒストグラムＨ３１，Ｈ３３，Ｈ３４（２以上のピークが存在するヒストグラム）のそれぞれに基づいて、各ヒストグラムＨ３１，Ｈ３３，Ｈ３４に対応する各分割領域３８１，３８３，３８４に関する各抽出用閾値ＴＨ３１，ＴＨ３３，ＴＨ３４が算出される。具体的には、各ヒストグラムＨ３１，Ｈ３３，Ｈ３４における共通位置ピークと非共通位置ピークとの間において、共通位置ピークの裾野部分における特定の位置が、分割領域３８１，３８３，３８４に関する抽出用閾値ＴＨ３１，ＴＨ３３，ＴＨ３４として算出される。

また、分割領域３８２に関するヒストグラムＨ３２においては、原稿領域の画素と原稿外領域の画素との差分が小さいことに起因して、２以上のピークが存在しない（図１５参照）。この場合、ＭＦＰ１０は、２以上のピークが存在しないヒストグラムＨ３２に関する抽出用閾値ＴＨ３２について、当該ヒストグラムＨ３２に対応する分割領域３８２に隣接する分割領域３８０（ここでは３８１，３８３）の抽出用閾値ＴＨ３１，ＴＨ３３に基づき算出（推定）する。たとえば、分割領域３８１，３８３に関して算出された抽出用閾値ＴＨ３１，ＴＨ３３の平均値が求められ、当該平均値が、分割領域３８２に関する抽出用閾値ＴＨ３２として算出（推定）される。

全ての分割領域３８０（３８１〜３８４）について抽出用閾値ＴＨ３１〜ＴＨ３４が算出されると、ＭＦＰ１０は、本スキャンを実行してスキャン画像４００（４３０）（図１４参照）を生成する。

そして、当該スキャン画像４３０内の各分割領域３８０（３８１〜３８４）において、分割領域３８０毎の抽出用閾値ＴＨ３１〜ＴＨ３４に基づいて、原稿領域と原稿外領域とを判別する。具体的には、スキャン画像４３０内の各分割領域３８０において、各ヒストグラム（図１５）で算出された抽出用閾値ＴＨよりも大きい画素値を有する画素群と当該抽出用閾値ＴＨよりも小さい画素値を有する画素群との両画素群のうち、共通位置ピークを含む一方の画素群が、原稿領域内の画素群として決定される。

たとえば、分割領域３８４のヒストグラムＨ３４（図１５）においては、ヒストグラムＨ３４で算出された抽出用閾値ＴＨ３４よりも右側に共通位置ピークが存在している。そのため、スキャン画像４３０内の分割領域３８４においては、当該抽出用閾値ＴＨ３４よりも大きい画素値を有する画素群（共通位置ピークを含む画素群）が、原稿領域内の画素群として決定される。そして、スキャン画像４３０内の分割領域３８４（図１４参照）においては、当該抽出用閾値ＴＨ３４との大小関係に基づいて分割領域３８４内の各画素に対する二値化処理が実行される。さらに、当該二値化処理の処理結果等に基づいて、エッジ抽出処理が実行されて、分割領域３８４内の原稿領域のエッジ候補が抽出される。

同様に、分割領域３８３のヒストグラムＨ３３（図１５）においても、ヒストグラムＨ３３で算出された抽出用閾値ＴＨ３３よりも右側に共通位置ピークが存在している。そのため、スキャン画像４３０内の分割領域３８３においても、当該抽出用閾値ＴＨ３３よりも大きい画素値を有する画素群が、原稿領域内の画素群として決定される。そして、スキャン画像４３０内の分割領域３８３（図１４参照）において、抽出用閾値ＴＨ３３との大小関係に基づいて、分割領域３８３内の各画素に対する二値化処理がそれぞれ実行され、当該二値化処理の処理結果等に基づいて、分割領域３８３内の原稿領域のエッジ候補がそれぞれ抽出される。

一方、図１５に示されるように、分割領域３８１のヒストグラムＨ３１においては、ヒストグラムＨ３１で算出された抽出用閾値ＴＨ３１よりも左側に共通位置ピークが存在している。そのため、スキャン画像４３０内の分割領域３８１においては、当該抽出用閾値ＴＨ３１よりも小さい画素値を有する画素群が、原稿領域内の画素群として決定される。そして、スキャン画像４３０内の分割領域３８１（図１４参照）において、抽出用閾値ＴＨ３１との大小関係に基づいて分割領域３８１内の各画素に対する二値化処理が実行され、当該二値化処理の処理結果等に基づいて、分割領域３８１内の原稿領域のエッジ候補が抽出される。

なお、分割領域３８２に関しては、他の分割領域３８０の各ヒストグラムにて特定された共通位置ピークの位置が、当該分割領域３８２に関して算出（推定）された抽出用閾値ＴＨ３２よりも右側に存在する（図１５参照）。そのため，スキャン画像４３０内の分割領域３８２においては、当該抽出用閾値ＴＨ３２よりも大きい画素の画素値を有する画素群が、原稿領域内の画素群として決定される。そして、スキャン画像４３０内の分割領域３８２（図１４参照）において、抽出用閾値ＴＨ３２との大小関係に基づいて当該分割領域３８２内の画素に対する二値化処理が実行され、当該二値化処理の処理結果等に基づいて、分割領域３８２内の原稿領域のエッジ候補が抽出される。

このようにして、スキャン画像４３０内の各分割領域３８０において、原稿領域のエッジ候補が抽出される。そして、分割領域３８０毎に抽出されたエッジ候補に基づいて、スキャン画像４３０において原稿領域と原稿外領域とが判別される。具体的には、分割領域３８０毎に抽出されたエッジ候補で形成される閉領域が原稿領域として判別され、当該閉領域外の領域が原稿外領域として判別される。

スキャン画像４３０にて原稿領域と原稿外領域とが判別されると、第３の判別手法は終了し、処理はステップＳ２０へと進む。そして、スキャン画像４３０から原稿外領域が消去される（ステップＳ２０）。

このように、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在し、且つ当該所定程度以上のグラデーションの方向が縦方向と横方向とのいずれかである場合、スキャン画像３００が当該グラデーションの変化方向に区分されて複数の分割領域３８０に分割される。そして、分割領域３８０毎に抽出用閾値ＴＨ３０が算出され、分割領域３８０毎の抽出用閾値ＴＨ３０に基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。したがって、スキャン画像３００に所定程度以上のグラデーション（詳細には縦方向あるいは横方向のグラデーション）が存在する場合であっても、原稿領域と原稿外領域とをより正確に（良好に）判別することが可能である。

＜第４の判別手法（直交点推定手法）について＞
ここにおいて、原稿カバー１１０が全開状態であっても、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが生じることもある。

たとえば、ユーザが原稿載置用ガラス面を覗き込んだ状態でスキャン動作が行われた場合、光源１５０から出射されて原稿載置用ガラス面を透過した光の一部が、当該ユーザの衣類等に当たることがある。この場合、ユーザの位置等によっては、比較的多くの反射光（当該ユーザの衣類等に当たった光）が、原稿載置用ガラス面を再び透過して、原稿台１４０の手前側における両端の角部分の一方に入射して受光部によって検知されることもある。たとえば、ユーザが原稿台１４０の左手前側（奥行方向において手前側且つ左右方向において左側）から原稿載置用ガラス面を覗き込んでいる場合、原稿台１４０の左手前側の角部分において、比較的多くの反射光（当該ユーザの衣類等に当たった光）が検知される。このような状況において原稿に関して生成されたスキャン画像３００（３４０）には、図１６に示されるように、斜め方向のグラデーションが生じ得る。詳細には、スキャン画像３４０（図１６）において、原稿載置用ガラス面の左手前側の部分の輝度値が大きく、画素の位置が当該左手前側から右奥側（原稿載置用ガラス面の奥行方向において奥側且つ左右方向において右側）へと向かうにつれて輝度値が徐々に減少する（暗くなる）グラデーション（斜め方向のグラデーション）が生じ得る。

このようなグラデーションを有するスキャン画像３４０（図１６）において、仮にスキャン画像３４０が縦方向あるいは横方向に分割される場合、比較的多くの分割領域において原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されないことがある。

ここにおいて、上述したように、スキャン画像３００全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向が縦方向あるいは横方向である場合、当該スキャン画像３００全体に関するヒストグラムにおいては２つのピークが検出されず、当該ヒストグラムに基づいて正確な抽出用閾値ＴＨが算出されない、という問題が生じ得る。

スキャン画像３００全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向が斜め方向である場合、当該スキャン画像３００がたとえば縦方向に分割されたとしても、比較的多くの分割領域内においては、横方向に所定程度以上のグラデーションが未だ存在し得る。たとえば、斜め方向に所定程度以上のグラデーションが存在するスキャン画像３４０が縦方向に区分されて４つの分割領域３９１〜３９４に分割されたとしても、たとえば３つの分割領域３９２〜３９４においては、図２６のように、横方向に所定程度以上のグラデーションが存在する。

そのため、分割領域３９２〜３９４内において所定程度以上のグラデーションが横方向に存在することに起因して、当該分割領域３９２〜３９４のそれぞれにおいて、上記の問題と同様の問題が生じ得る。たとえば、分割領域３９２〜３９４に関するヒストグラムのそれぞれにおいては、２つのピークが検出されず、正確な抽出用閾値ＴＨが算出されない。その結果、各分割領域３９２〜３９４において、原稿領域と原稿外領域とが正確に判別されない恐れがある。

この点を考慮して、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在し、且つ当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が斜め方向である場合は、第３の判別手法（領域分割手法）とは異なる第４の判別手法（直交点推定手法）（後述）を用いて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。

具体的には、プレスキャン（ステップＳ１１）にてスキャン画像３４０（図１６）が生成された後、当該スキャン画像３４０において原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）。図１７は、スキャン画像３４０全体の各画素の画素値に関して生成されたヒストグラムＨ４０を示す図である。そして、当該ヒストグラムＨ４０に基づいて、抽出用閾値ＴＨ（ＴＨ４０）が暫定的に設定される。そして、暫定的に設定された抽出用閾値ＴＨ４０に基づいて、原稿領域と原稿外領域とが推定される。

原稿領域と原稿外領域とが推定される（ステップＳ１２）と、スキャン画像３４０内の各画素の画素値の分布状況が分析される（ステップＳ１３〜Ｓ１５）。

まず、ステップＳ１３においては、スキャン画像３４０全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。具体的には、スキャン画像３３０における縦方向画素列と横方向画素列との少なくとも一方に所定程度以上のグラデーションが存在するか否か、が判定される。

ここでは、スキャン画像３４０（図１６参照）における注目縦方向画素列（たとえば左端の縦方向画素列）に関して、当該注目縦方向画素列の伸延方向における複数の画素の画素値が徐々に変化し且つ当該複数の画素の画素値の変動幅が所定程度を超えている旨（所定の変化特性を有する旨）、が判定される。換言すれば、スキャン画像３４０の注目縦方向画素列に所定程度以上のグラデーションが存在する旨が判定される。また、スキャン画像３４０における注目横方向画素列（たとえば下端の横方向画素列）に関しても、当該所定の変化特性を有する旨が判定される。換言すれば、スキャン画像３４０の注目横方向画素列においても所定程度以上のグラデーションが存在する旨が判定される。

そして、スキャン画像３４０における縦方向画素列と横方向画素列との少なくとも一方（ここでは双方）に所定程度以上のグラデーションが存在する場合、スキャン画像３４０全体に所定程度以上のグラデーションが存在する旨がステップＳ１３にて判定され、処理はステップＳ１５へと進む。

ステップＳ１５においては、スキャン画像３４０における縦方向画素列と横方向画素列との双方における所定程度以上のグラデーションの存否判定の判定結果に基づいて、当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が判定される。具体的には、スキャン画像３４０全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向が縦方向と横方向と斜め方向とのいずれであるか、が判定される。

ここでは、上述のように、スキャン画像３４０（図１６）の縦方向画素列と横方向画素列との双方に所定程度以上のグラデーションが存在している。この場合、ＭＦＰ１０は、スキャン画像３４０全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向は斜め方向であると判定する。そして、当該変化方向が斜め方向である旨がステップＳ１５にて判定され、処理はステップＳ１９へと進み、第３の判別手法とは異なる第４の判別手法（直交点推定手法）が、スキャン画像３４０（４４０（後述））に最も適した最適手法として決定（採用）される。

第４の判別手法（直交点推定手法）では、原稿領域のエッジ候補が直交する４点の直交点Ｐ１〜Ｐ４の位置に基づき原稿領域と原稿外領域とが判別されるにあたって、当該４点の直交点Ｐ１〜Ｐ４のうちの少なくとも１点の直交点が検出されない旨が判定される場合、当該１点の直交点の位置が、残余の直交点の検出位置に基づき求められる。そして、直交点Ｐ１〜Ｐ４を接続する直線で形成される閉領域に基づいて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。

具体的には、まず、ＭＦＰ１０は、本スキャンを実行してスキャン画像４００（４４０）（図１８参照）を生成する。そして、ＭＦＰ１０は、ステップＳ１２にて暫定的に算出（仮設定）された抽出用閾値ＴＨ４０（スキャン画像３４０全体に関して算出された抽出用閾値ＴＨ４０）をそのまま用いて、スキャン画像４４０において原稿領域のエッジ候補を抽出する。エッジ候補が抽出されると、ＭＦＰ１０は、抽出されたエッジ候補が直交する直交点Ｐを検出する直交点検出処理を実行する。

ここにおいて、斜め方向のグラデーションがスキャン画像４００に存在する場合、エッジ候補の４点の直交点のうちの３点は検出される可能性が比較的高いものの、当該４点の直交点のうちの１点は検出されない可能性が比較的高い。具体的には、スキャン画像４４０（図１８参照）の原稿外領域のうち反射光がほとんど検知されていない領域においては、直交点（ここでは直交点Ｐ１〜Ｐ３）は検出される。一方、スキャン画像４４０の原稿領域のうち、比較的多くの反射光（ユーザの衣類等に当たって反射した光）が入射した部分（ここでは原稿載置用ガラス面の奥行方向における手前側の左の角）に近い領域においては、直交点（ここでは直交点Ｐ４）が検出されない。

この点を考慮して、斜め方向のグラデーションがスキャン画像４４０に存在する場合において、４点の直交点Ｐ１〜Ｐ４のうち少なくとも１点の直交点（ここではＰ４）が検出されない旨が判定されるときには、当該直交点Ｐ４の位置が、残余の直交点Ｐ１〜Ｐ３の検出位置に基づいて求められる（推定される）。

具体的には、当該直交点Ｐ１〜Ｐ３の検出位置の位置関係と幾何学的関係とに基づいて、直交点Ｐ１〜Ｐ４が直線で接続されて形成される閉領域が矩形形状を有するように、直交点Ｐ４の位置が推定される（図１９参照）。

そして、スキャン画像４４０において、直交点Ｐ１〜Ｐ３の検出位置と直交点Ｐ４の推定位置とに基づいて閉領域が形成され、当該閉領域が原稿領域として判別されるとともに、当該閉領域以外の領域が原稿外領域として判別される。

スキャン画像４４０にて原稿領域と原稿外領域とが判別されると、第４の判別手法（直交点推定手法）は終了し、処理はステップＳ２０へと進む。そして、スキャン画像４４０から原稿外領域が消去される（ステップＳ２０）。

このように、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在し、且つ当該所定程度以上のグラデーションの変化方向が斜め方向である場合は、原稿領域のエッジ候補の直交点の位置に基づいて原稿領域と原稿外領域とが判別される。ただし、このような判別が行われるにあたって、当該検出されない直交点（ここでは直交点Ｐ４）が存在する場合は、当該直交点Ｐ４の位置が残余の直交点（ここでは直交点Ｐ１〜Ｐ３）の検出位置に基づいて推定される。したがって、スキャン画像３００内において斜め方向のグラデーションが存在する場合であっても、原稿領域と原稿外領域とをより正確に（良好に）判別することが可能である。

以上のように、本実施形態においては、原稿台１４０に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況が分析され（ステップＳ１３〜Ｓ１５）、分析結果に基づいて、原稿領域と原稿外領域とを判別するための複数の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）の中から最適手法が決定される。そして、決定された最適手法を用いて、原稿領域と原稿外領域とが判別される。したがって、原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像において、原稿領域と原稿外領域とをより正確に判別することが可能である。

＜１−３．変形例等＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記内容のものに限定されるものではない。

＜各判別手法の実行是非等に関する変形例＞
たとえば、上記実施形態においては、スキャン画像３００における所定程度以上のグラデーションの存否判定処理（ステップＳ１３）が行われた後に、スキャン画像３００全体に関するヒストグラムにおける度数分布状況の解析処理（ステップＳ１４）が行われているが、これに限定されない。たとえば、度数分布状況の解析処理が行われた後に、グラデーションの存否判定処理が行われてもよい。

また、上記実施形態等においては、グラデーションの存否判定処理（ステップＳ１３）と度数分布状況の解析処理（ステップＳ１４）とグラデーションの方向判定処理（ステップＳ１５）との３つの処理の全てが行われているが、これに限定されず、当該３つの処理の一部のみが行われるようにしてもよい。

たとえば、度数分布状況の解析処理（ステップＳ１４）は行われずに、グラデーションの存否判定処理（ステップＳ１３）とグラデーションの方向判定処理（ステップＳ１５）とが行われるようにしてもよい。

具体的には、スキャン画像３００に所定程度以上のグラデーションが存在しない場合、度数分布状況の解析処理は行われず、第１の判別手法（基本判別手法）と第２の判別手法（入出力特性調整手法）とのいずれか一方の判別手法が最適手法として一律に決定（採用）されるようにしてもよい。なお、スキャン画像３００全体に所定程度以上のグラデーションが存在する場合は、上記実施形態と同様に、グラデーションの方向判定処理が実行され、判定結果に応じて、第３の判別手法（領域分割手法）と第４の判別手法（直交点推定手法）とのいずれか一方が最適手法として決定される。

あるいは、グラデーションの存否判定処理（ステップＳ１３）とグラデーションの方向判定処理（ステップＳ１５）とは行われずに、度数分布状況の解析処理（ステップＳ１４）のみが行われてもよい。具体的には、スキャン画像３００内における所定程度以上のグラデーションの存否は判定されず、スキャン画像３００全体に関するヒストグラムにて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されるか否かのみが判定されてもよい。

また、グラデーションの方向判定処理（ステップＳ１５）は行われず、グラデーションの存否判定処理（ステップＳ１３）と度数分布状況の解析処理（ステップＳ１４）とが行われるようにしてもよい。具体的には、スキャン画像３００に所定程度以上のグラデーションが存在する旨が判定される場合、当該グラデーションの方向判定処理は行われず、第３の判別手法（領域分割手法）と第４の判別手法（直交点推定手法）とのいずれか一方が最適手法として一律に決定（採用）されるようにしてもよい。

このように、グラデーションの存否判定処理（ステップＳ１３）と度数分布状況の解析処理（ステップＳ１４）とグラデーションの方向判定処理（ステップＳ１５）との３つの処理の一部のみが行われるようにしてもよい。

＜第２の判別手法（ステップＳ１７）に関する変形例＞
また、上記実施形態等においては、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、入出力特性調整手法が第２の判別手法（ステップＳ１７）として用いられているが、これに限定されない。たとえば、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、次のような判別手法が第２の判別手法として用いられてもよい。

具体的には、抽出されたエッジ候補のうちの正規のエッジ部分（後述）に基づく補完処理を行って当該エッジ候補の誤検出部分（後述）を補正して、原稿領域と原稿外領域とを判別する手法（「エッジ補完手法」）が、第２の判別手法（ステップＳ１７）として用いられてもよい。

詳細には、ＭＦＰ１０は、ステップＳ１２にて暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨに基づいて原稿領域のエッジ候補を抽出するとともに、抽出されたエッジ候補のうち原稿領域の正規のエッジ部分と誤検出部分とを特定する。そして、ＭＦＰ１０は、正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って当該誤検出部分を補正し、原稿領域と原稿外領域とを判別する。

より詳細には、ステップＳ１７において、ＭＦＰ１０は、本スキャンを実行してスキャン画像４２０（図７参照）を生成する。そして、ＭＦＰ１０は、ステップＳ１２にて暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ２１（スキャン画像３２０内の複数の画素の画素値のヒストグラムＨ２１に基づき算出された抽出用閾値）（図８）をそのまま用いて、スキャン画像４２５にて原稿領域のエッジ候補を抽出する。

ただし、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、抽出用閾値ＴＨが正確に算出されず、たとえば図２０のように、エッジ候補の一部が正確に抽出されないこともある。なお、図２０では、図示の都合上、原稿領域と原稿外領域との双方とも白色で表示しているが、実際は、図７のように、原稿外領域の画素の画素値は比較的小さく（ほぼ値「０」に近く）、原稿領域の画素の画素値は、原稿外領域の画素の画素値よりも若干大きいものとする。

この点を考慮して、ＭＦＰ１０は、原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合は、抽出されたエッジ候補のうちの正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って当該エッジ候補の誤検出部分を補正して、原稿領域と原稿外領域とを判別する手法（「エッジ補完手法」）を最適手法として決定（採用）する。

具体的には、ＭＦＰ１０は、抽出されたエッジ候補のうち、所定値以上の長さの直線部分（線分）を、原稿領域の正規のエッジ部分（正しく検出されたているとみなす部分）として特定する（図２１参照）。ここでは、直線部分Ｍ１〜Ｍ７（図２１参照）が正規のエッジ部分として特定される。また、ＭＦＰ１０は、当該所定値以上の長さの直線部分（正規のエッジ部分）以外の部分（直線性を有しない部分あるいは所定値未満の長さの直線線分）を誤検出部分として抽出する。ここでは、４箇所の誤検出部分Ｎ１〜Ｎ４（図２１参照）が特定される。

そして、ＭＦＰ１０は、正規のエッジ部分として特定された直線部分Ｍ１〜Ｍ７に基づく補完処理を行って、誤検出部分Ｎ１〜Ｎ４を補正する（図２１参照）。たとえば、直線部分Ｍ１（および／あるいはＭ２）が延長されて、誤検出部分Ｎ１が補正される。また、直線部分Ｍ３（および／あるいはＭ４）が延長されて、誤検出部分Ｎ２が補正される。また、直線部分Ｍ５および直線部分Ｍ６が延長されて、誤検出部分Ｎ３が補正される。さらに、直線部分Ｍ６（および／あるいはＭ７）が延長されて、誤検出部分Ｎ４が補正される。

全ての誤検出部分Ｎ１〜Ｎ４が補正されると、ＭＦＰ１０は、スキャン画像４２０において、補正後のエッジ候補で形成される閉領域を原稿領域として判別し、当該閉領域以外の領域を原稿外領域として判別する。

このように、ヒストグラムにおいて原稿領域ピークと原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合は、原稿領域の正規のエッジ部分に基づく補完処理によって誤検出部分を補正する手法（エッジ補完手法）が、第２の判別手法（ステップＳ１７）として用いられてもよい。

＜第４の判別手法（ステップＳ１９）に関する変形例＞
また、上記実施形態等においては、スキャン画像３００全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向が当該スキャン画像３００における斜め方向である場合、直交点推定手法が第４の判別手法（ステップＳ１９）として用いられているが、これに限定されない。たとえば、スキャン画像３００全体における所定程度以上のグラデーションの変化方向が斜め方向である場合、上記のエッジ補完手法が第４の判別手法として用いられてもよい。

具体的には、ステップＳ１９において、ＭＦＰ１０は、本スキャンを実行してスキャン画像４４０（図１６参照）を生成する。そして、ＭＦＰ１０は、ステップＳ１２にて暫定的に算出された抽出用閾値ＴＨ４０（スキャン画像３４０内の複数の画素の画素値のヒストグラムＨ４０に基づき算出された抽出用閾値）（図１７）をそのまま用いて、スキャン画像４４０において原稿領域のエッジ候補を抽出する（図２２参照）。

エッジ候補が抽出されると、ＭＦＰ１０は、抽出されたエッジ候補のうち正規のエッジ部分（所定値以上の長さの直線部分）を特定するとともに、誤検出部分（正規のエッジ部分以外の部分）（ここでは誤検出部分Ｎ１０）を特定する。

そして、ＭＦＰ１０は、正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って、誤検出部分Ｎ１０を補正する。具体的には、直線部分Ｍ１１および直線部分Ｍ１２が延長されて、誤検出部分Ｎ１０が補正される（図２２参照）。当該誤検出部分Ｎ１０が補正されると、ＭＦＰ１０は、スキャン画像４４０において、補正後のエッジ候補で形成される閉領域を原稿領域として判別するとともに、当該閉領域以外の領域を原稿外領域として判別する。

このように、スキャン画像３００全体におけるグラデーションの変化方向が斜め方向である場合は、エッジ補完手法が第４の判別手法（ステップＳ１９）として用いられてもよい。

＜その他＞
また、上記実施形態等においては、第１〜第４の判別手法（ステップＳ１６〜Ｓ１９）は互いに異なる判別手法であるが、これに限定されず、第１〜第４の判別手法のうちの一部が同じ判別手法であってもよい。たとえば、第２の判別手法と第４の判別手法とが同じ判別手法であってもよい。具体的には、ステップＳ１７とステップＳ１９とにおいては、同じ判別手法（上記のエッジ補完手法あるいは直交点推定処理等）が最適手法として決定されるようにしてもよい。

さらに、上記各実施形態等においては、プレスキャンによって生成されたスキャン画像３００が、当該スキャン画像３００内の複数の画素の画素値の分布状況の分析用画像として利用され、本スキャンによって生成されたスキャン画像４００が、原稿外消去処理の処理対象画像として利用されているが、これに限定されない。たとえば、プレスキャンにて生成されたスキャン画像３００が、当該分布状況の分析用画像として利用されるとともに、原稿外消去処理の処理対象画像としても利用されるようにしてもよい。

１０ 画像形成装置（ＭＦＰ）
１１０ 原稿カバー
１４０ 原稿台
３００，３１０，３２０，３３０，３４０ スキャン画像（プレスキャン時）
３８０〜３８４ 分割領域
４００，４１０，４２０，４３０，４４０ スキャン画像（本スキャン時）

Claims (18)

1. 画像形成装置であって、
   原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況を分析する分析手段と、
   前記分析手段による分析結果に基づいて、画像内にて前記原稿が存在する領域である原稿領域と前記原稿が存在しない領域である原稿外領域とを判別するための複数の判別手法の中から、前記スキャン画像に最も適した手法である最適手法を決定し、決定された最適手法を用いて、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別する領域判別手段と、
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
2. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記分析手段は、前記スキャン画像内の複数の画素の画素値の空間分布状況に基づいて、前記スキャン画像全体に所定程度以上のグラデーションが存在するか否かを判定し、
   前記領域判別手段は、前記スキャン画像全体における前記所定程度以上のグラデーションの存否に基づいて、前記最適手法を決定することを特徴とする画像形成装置。
3. 請求項２に記載の画像形成装置において、
   前記分析手段は、前記スキャン画像に前記所定程度以上のグラデーションが存在する場合、前記空間分布状況に基づいて、前記所定程度以上のグラデーションの変化方向をさらに判定し、
   前記領域判別手段は、前記変化方向が前記スキャン画像における縦方向と横方向と斜め方向とのいずれであるかに基づいて、前記最適手法を決定することを特徴とする画像形成装置。
4. 請求項３に記載の画像形成装置において、
   前記領域判別手段は、
   前記変化方向が前記縦方向と前記横方向とのいずれかである旨が判定される場合、
   前記スキャン画像を前記変化方向に区分して複数の分割領域に分割するとともに、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第１の抽出用閾値を分割領域毎に算出し、
   前記分割領域毎に算出された前記第１の抽出用閾値に基づいて各分割領域において前記原稿領域のエッジ候補を抽出して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする画像形成装置。
5. 請求項３または請求項４に記載の画像形成装置において、
   前記領域判別手段は、
   前記変化方向が前記斜め方向である旨が判定される場合、
   前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第２の抽出用閾値であって前記スキャン画像全体に関して算出された第２の抽出用閾値に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出し、
   前記原稿領域のエッジ候補が直交する４点の直交点の位置に基づき前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別するにあたって、前記４点の直交点のうちの少なくとも１点の直交点が検出されない旨が判定される場合、前記少なくとも１点の直交点の位置を、残余の直交点の検出位置に基づいて求めることを特徴とする画像形成装置。
6. 請求項３または請求項４に記載の画像形成装置において、
   前記領域判別手段は、
   前記変化方向が前記斜め方向である旨が判定される場合、
   前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第２の抽出用閾値であって前記スキャン画像全体に関して算出された第２の抽出用閾値に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出し、
   抽出されたエッジ候補のうち、所定値以上の長さの直線部分を前記原稿領域の正規のエッジ部分として特定するとともに、前記直線部分以外の部分を誤検出部分として特定し、
   前記正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って前記誤検出部分を補正して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする画像形成装置。
7. 請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像形成装置において、
   前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、
   前記領域判別手段は、前記度数分布において、前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足されるか否かに基づいて、前記最適手法を決定することを特徴とする画像形成装置。
8. 請求項７に記載の画像形成装置において、
   前記分析手段は、前記度数分布に存在する複数のピークのうち最も小さいピーク位置を有するピークを、前記原稿外領域に対応するピークとして推定し、残余のピークを、前記原稿領域に対応するピークとして推定することを特徴とする画像形成装置。
9. 請求項７または請求項８に記載の画像形成装置において、
   前記領域判別手段は、前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第３の抽出用閾値であって前記度数分布に基づき算出された第３の抽出用閾値に基づいて前記原稿領域のエッジ候補を抽出して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする画像形成装置。
10. 請求項７から請求項９のいずれかに記載の画像形成装置において、
    前記領域判別手段は、
    前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、
    前記スキャン画像内の複数の画素の画素値を決定するための入出力特性を調整する入出力特性調整処理を実行するとともに、前記入出力特性調整処理後の入出力特性に基づいて得られた画素値の新たな度数分布に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第４の抽出用閾値であって前記スキャン画像全体に関する第４の抽出用閾値を算出し、
    前記第４の抽出用閾値に基づいて前記原稿領域のエッジ候補を抽出して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする画像形成装置。
11. 請求項１０に記載の画像形成装置において、
    前記領域判別手段は、前記新たな度数分布に基づいて仮の抽出用閾値を求めるとともに、前記入出力特性調整処理前の入出力特性において前記仮の抽出用閾値に対応する値を、前記第４の抽出用閾値として算出することを特徴とする画像形成装置。
12. 請求項７から請求項９のいずれかに記載の画像形成装置において、
    前記領域判別手段は、
    前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合、
    前記原稿領域のエッジ候補を抽出するための第４の抽出用閾値であって前記度数分布に基づき算出された第４の抽出用閾値に基づいて、前記原稿領域のエッジ候補を抽出し、
    抽出されたエッジ候補のうち、所定値以上の長さの直線部分を前記原稿領域の正規のエッジ部分として特定するとともに、前記直線部分以外の部分を誤検出部分として特定し、
    前記正規のエッジ部分に基づく補完処理を行って前記誤検出部分を補正して、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別することを特徴とする画像形成装置。
13. 請求項３に記載の画像形成装置において、
    前記領域判別手段は、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記縦方向あるいは前記横方向である場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在しない場合とで、
    互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする画像形成装置。
14. 請求項３に記載の画像形成装置において、
    前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、
    前記領域判別手段は、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記縦方向あるいは前記横方向である場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合とで、
    互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする画像形成装置。
15. 請求項１４に記載の画像形成装置において、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合とでは、
    同じ判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする画像形成装置。
16. 請求項３に記載の画像形成装置において、
    前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、
    前記領域判別手段は、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記縦方向あるいは前記横方向である場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在し且つ前記変化方向が前記斜め方向である場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合とで、
    互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする画像形成装置。
17. 請求項３に記載の画像形成装置において、
    前記分析手段は、前記スキャン画像全体における複数の画素の画素値に関する度数分布に基づいて、当該複数の画素の画素値の度数分布状況を解析し、
    前記領域判別手段は、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在する場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域に対応するピークである原稿領域ピークと前記原稿外領域に対応するピークである原稿外領域ピークとの距離が一定程度よりも大きい旨の条件が充足される場合と、
    前記スキャン画像全体において前記所定程度以上のグラデーションが存在せず且つ前記度数分布において前記原稿領域ピークと前記原稿外領域ピークとの距離が前記一定程度よりも大きい旨の条件が充足されない場合とで、
    互いに異なる判別手法を前記最適手法として決定することを特徴とする画像形成装置。
18. コンピュータに、
    ａ）原稿台に載置された原稿に関するスキャン画像内の複数の画素の画素値の分布状況を分析するステップと、
    ｂ）前記ステップａ）における分析結果に基づいて、画像内にて前記原稿が存在する領域である原稿領域と前記原稿が存在しない領域である原稿外領域とを判別するための複数の判別手法の中から、前記スキャン画像に最も適した手法である最適手法を決定するステップと、
    ｃ）前記ステップｂ）にて決定された最適手法を用いて、前記原稿領域と前記原稿外領域とを判別するステップと、
    を実行させるためのプログラム。